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RSS聚合工具免费版

试用

RSS聚合工具免费版,自动读取配置的RSS链接,抓取并合并多源报道,通过历史日志核对实现增量推送,生成高信息密度的纯文本简报。核心能力: - 自动读取RSS链接列表,抓取文章正文 - 跨源事件合并,避免同一事件重复出现 - 严格历史日志核对,实现纯增量推送 - 内容质量审查,过滤垃圾广告与水文 - 高信息密度纯文本排版,无Emoji 适用场景: - 个人用户每日资讯简报 - 独立开发者跟踪技术动态 - 研究人员收集领域资讯 差异化: - 免费版聚焦增量推送...

它能做什么

RSS聚合工具免费版,自动读取配置的RSS链接,抓取并合并多源报道,通过历史日志核对实现增量推送,生成高信息密度的纯文本简报。核心能力: - 自动读取RSS链接列表,抓取文章正文 - 跨源事件合并,避免同一事件重复出现 - 严格历史日志核对,实现纯增量推送 - 内容质量审查,过滤垃圾广告与水文 - 高信息密度纯文本排版,无Emoji 适用场景: - 个人用户每日资讯简报 - 独立开发者跟踪技术动态 - 研究人员收集领域资讯 差异化: - 免费版聚焦增量推送...

技能文档

RSS聚合工具(免费版)

概述

RSS聚合工具免费版是一款自动读取 RSS 链接列表、抓取文章正文、跨源合并报道并实现增量推送的工具。通过严格的历史日志核对机制,确保每日多次运行时只推送全新资讯,避免重复推送。最终生成高信息密度的纯文本简报,无 Emoji 干扰,适合高效阅读. 本版本聚焦核心的增量推送能力,适合个人用户每日资讯浏览和独立开发者跟踪技术动态。如需多频道推送、定时调度和 API 集成等高级能力,可升级至 PRO 版本.

核心能力

工作流程

输入格式

参数名类型必填说明
inputstringRSS聚合工具免费版处理的输入数据或指令
optionsobject附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_urlstring异步处理完成后的回调通知URL
1. 资源读取与抓取 → 读取RSS链接,获取最新文章并通读正文
2. 内容过滤 → 质量审查 + 跨源事件合并
3. 严格核对记忆 → 对比历史日志,剔除已推送内容
4. 撰写与排版 → 按输出规范生成纯文本简报
  • 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

免费版能力边界

[支持] RSS链接列表自动读取
[支持] 文章正文抓取与通读
[支持] 内容质量审查(过滤垃圾/水文)
[支持] 跨源事件合并
[支持] 历史日志去重(增量推送)
[支持] 高密度纯文本排版
[限制] 不支持定时自动运行
[限制] 不支持多渠道推送(邮件/微信等)
[限制] 不支持自定义输出模板
[限制] 不支持API集成

处理: 解析工作流程的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回工作流程的响应数据,包含状态码、结果和日志.

核心功能执行

input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

  • 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作 能力覆盖范围:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:抓取合并多源报道、去重历史推送、生成高密度、Markdown、聚合工具免费版、自动读取配置的、抓取并合并多源报、通过历史日志核对、实现增量推送、生成高信息密度的、核心能力、抓取文章正文、避免同一事件重复、严格历史日志核对、实现纯增量推送、过滤垃圾广告与水、高信息密度纯文本、Emoji等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

核心功能执行(补充)

执行核心功能执行操作,使用input_params参数进行配置.

  • 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

使用场景

场景一:每日AI资讯简报

用户每天需要获取AI领域的最新资讯,希望避免重复信息.

用户:帮我生成今日AI资讯简报
# ...
Agent 执行流程:
1. 读取配置的RSS链接列表
2. 抓取每篇文章的正文内容
3. 质量审查(过滤垃圾广告/水文)
4. 跨源合并(同一事件多篇报道合并)
5. 读取 pushed_history.log,剔除已推送内容
6. 将新资讯按规范排版输出
7. 将已推送内容追加到历史日志

示例输出:

今日AI资讯 (2026-07-18)
# ...
标题: OpenAI发布GPT-5多模态模型
# ...
摘要: OpenAI于7月18日正式发布GPT-5模型,支持文本、图像、音频和视频的多模态输入输出。新模型推理能力较GPT-4提升40%,支持100万token超长上下文,API调用价格降低30%。已向Plus用户开放,企业版将于下月推出.
# ...
链接:
https://example.com/article1
https://example.com/article2
# ...
标题: 国产AI芯片算力突破512 TOPS
# ...
摘要: 某国产芯片企业发布新一代AI推理芯片,采用7nm工艺,算力达512 TOPS(INT8),能效比达到15 TOPS/W,超越国际同类产品。已获得多家车企订单,预计Q4量产.
# ...
链接:
https://example.com/article3

场景二:技术博客聚合

开发者希望聚合多个技术博客的最新文章.

用户:帮我聚合今天的技术博客更新
# ...
Agent:
1. 读取技术博客RSS列表
2. 抓取最新文章
3. 质量审查
4. 去重合并
5. 生成技术简报

场景三:多领域资讯合并

用户关注多个领域,希望一次获取所有领域的最新资讯.

用户:帮我生成今日综合资讯简报,覆盖AI、新能源、半导体
# ...
Agent:
1. 读取多领域RSS配置
2. 分别抓取各领域文章
3. 跨领域去重合并
4. 历史日志核对
5. 按领域分组输出

不适用场景

以下场景RSS聚合工具免费版不适合处理:

  • 逆向工程闭源API
  • API安全渗透测试
  • 非标准协议集成

触发条件

需要API集成、接口对接、Webhook配置、系统连接时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.

快速开始

Step 1:配置 RSS 链接

# 创建工作目录
mkdir -p ~/rss-aggregator
# ...
# 配置RSS链接列表
cat > ~/rss-aggregator/feeds.txt << 'EOF'
# AI资讯
https://feeds.example.com/ai-news.xml
https://feeds.example.com/tech-ai.xml
# ...
# 新能源
https://feeds.example.com/energy-news.xml
# ...
# 半导体
https://feeds.example.com/semiconductor.xml
# ...
# 综合科技
https://feeds.example.com/tech-general.xml
EOF

Step 2:初始化历史日志

# 创建历史推送日志(首次使用为空文件)
touch ~/rss-aggregator/pushed_history.log
echo "历史日志已初始化"

Step 3:生成简报

帮我生成今日资讯简报

Step 4:查看推送历史

# 查看已推送的文章
cat ~/rss-aggregator/pushed_history.log

响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.

示例

RSS 链接配置

# feeds.txt - RSS链接配置
# 格式:每行一个RSS链接,#开头为注释
# ...
# === AI 资讯 ===
https://feeds.example.com/ai-news.xml
https://feeds.example.com/ml-weekly.xml
https://feeds.example.com/ai-research.xml
# ...
# === 新能源 ===
https://feeds.example.com/energy-news.xml
https://feeds.example.com/ev-updates.xml
# ...
# === 半导体 ===
https://feeds.example.com/semiconductor.xml
https://feeds.example.com/chip-design.xml
# ...
# === 综合科技 ===
https://feeds.example.com/tech-general.xml
https://feeds.example.com/startup-news.xml

输出规范配置

# output_rules.yaml - 输出规范配置
edition: free
version: "1.0.0"
# ...
formatting:
  # 头部日期
  header_format: "今日AI资讯 (YYYY-MM-DD)"
  header_dynamic_date: true
# ...
  # 区块结构
  block_structure:
    - "标题:"
    - "摘要:"
    - "链接:"
  block_separator: "\n\n"  # 字段间空行
# ...
  # 深度摘要要求
  summary_requirements:
    include_data: true        # 包含具体数据
    include_impact: true      # 包含深层影响
    objective_tone: true      # 客观陈述
    no_subjective: true       # 无主观废话
# ...
  # 排版约束
  no_emoji: true              # 禁止Emoji
  pure_text: true             # 纯文本
  basic_markdown: true        # 基础Markdown换行
# ...
  # 数据源
  hide_source: true           # 隐藏RSS源名称
# ...
# 历史日志
history:
  file: "~/rss-aggregator/pushed_history.log"
  format: "title|link|date"
  encoding: "utf-8"
# ...
# 质量审查
quality_filter:
  spam_detection: true        # 垃圾广告检测
  low_quality_filter: true    # 水文过滤
  abuse_detection: true       # 滥规言论检测

输出模板

今日AI资讯 (YYYY-MM-DD)
# ...
标题: [合并后的事件标题]
# ...
摘要: [详尽的核心摘要。多源合并时综合各方要点,提取最核心的数据、过程和结论。]
# ...
链接:
[原文链接 1]
[原文链接 2 (若有多个链接直接换行展示)]
# ...
标题: [下一条独立事件标题]
# ...
摘要: [下一条事件的详细摘要...]
# ...
链接:
[原文链接]

最佳实践

1. 合理配置 RSS 源数量

# 推荐 - 5-15个高质量源
配置5-15个核心RSS源,确保信息质量
# ...
# 不推荐 - 过多低质量源
配置50+个RSS源,导致信息过载和去重困难

2. 定期清理历史日志

# 定期清理超过30天的历史记录
# 保留最近30天的推送记录即可
tail -n 1000 ~/rss-aggregator/pushed_history.log > ~/rss-aggregator/pushed_history.tmp
mv ~/rss-aggregator/pushed_history.tmp ~/rss-aggregator/pushed_history.log

3. 按领域分组配置

# 按领域分组,便于管理
# feeds.txt
# === 核心关注 ===
[最重要的3-5个源]
# ...
# === 次要关注 ===
[补充信息源]
# ...
# === 备选 ===
[偶尔查看的源]

4. 利用增量推送避免信息重复

本工具的核心优势是增量推送。每次运行时自动对比历史记录,只推送全新内容。建议每日运行 1-3 次(如早中晚各一次),避免频繁运行导致每次只有少量更新.

5. 注意摘要质量

# 好的摘要示例
摘要: 某企业发布7nm AI芯片,算力512 TOPS,能效比15 TOPS/W,
已获多家车企订单,Q4量产。相比上代性能提升2倍,功耗降低40%.
# ...
# 差的摘要示例
摘要: 某企业发布了新芯片,性能很好,值得关注.

常见问题

Q1:免费版如何实现增量推送?

免费版通过维护 pushed_history.log 历史日志文件实现增量推送。每次运行时:

  1. 读取历史日志中已推送的标题和链接
  2. 对比当前获取的新文章
  3. 剔除已推送的内容
  4. 只输出全新资讯
  5. 将新推送的内容追加到历史日志

Q2:跨源合并是如何工作的?

当多个 RSS 源报道同一事件时,工具会:

  1. 分析文章内容的相似度
  2. 识别指向同一事件的多篇报道
  3. 合并为一条综合资讯
  4. 提取各方的补充细节
  5. 保留所有原文链接

Q3:历史日志会无限增长吗?

历史日志会持续增长。建议定期清理超过 30 天的记录,保持文件大小合理.

Q4:免费版支持定时自动运行吗?

免费版不支持定时自动运行,需要手动触发。如需定时自动运行,请升级至 PRO 版本.

Q5:免费版与 PRO 版本的区别?

对比项免费版PRO 版本
RSS源数无限制无限制
定时运行不支持cron自动调度
推送渠道终端输出邮件/微信/Webhook
输出模板固定自定义模板
多领域分组手动自动分组
API 集成不支持REST API
历史管理手动清理自动归档
内容分析基础去重语义去重+聚类

依赖说明

运行环境

  • Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
  • 操作系统: Windows / macOS / Linux
  • 网络连接: 需要可访问互联网以获取RSS内容
  • 本地存储: 需要 ~/rss-aggregator/ 目录读写权限

依赖详情

依赖项类型是否必需获取方式
LLM APIAPI必需由 Agent 内置 LLM 提供
网络访问服务必需互联网连接
本地文件系统存储必需操作系统提供
Python 3.8+运行时可选系统包管理器安装

API Key 配置

免费版基于 Markdown 指令驱动,无需额外 API Key。所有 RSS 源均为公开免费服务.

# 验证工作区
mkdir -p ~/rss-aggregator && echo "目录就绪"
log && echo "历史日志就绪"
# ...
# 验证RSS源连通性(示例)
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" https://feeds.example.com/ai-news.xml
# 预期输出: 200

可用性分类

  • 分类: MD+EXEC(纯 Markdown 指令,部分功能需要 exec 命令行执行能力)
  • 说明: 基于自然语言指令驱动 Agent 读取RSS、抓取正文、去重合并并生成增量推送简报
  • 适用规模: 个人用户、轻量级资讯聚合场景
  • 核心优势: 增量推送机制,避免信息重复;跨源合并,提升信息密度
  • 升级路径: 可无缝升级至 rss-aggregator-tool-pro 获取定时调度与多渠道推送能力

错误处理

错误场景原因处理方式
配置错误参数缺失或格式错误检查依赖说明中的配置要求
运行时错误运行环境不满足确认运行环境符合依赖说明
网络错误连接超时或不可达执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案

已知限制

  • 需LLM支持,无LLM环境不可用
  • 复杂业务场景建议结合人工经验判断
  • 执行效率受模型能力与网络环境影响

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